Claude 代码安全：专为现代 DevSecOps 设计的人工智能漏洞扫描器
网络安全格局感觉就像一场持续不断的军备竞赛，攻击者和防御者陷入了不断升级的战斗。就在我们认为我们已经追赶上来的时候，一种新的威胁出现了，利用了我们从未预料到的漏洞。这种动态现实强调了防御创新的关键需求，正是在这种背景下，Anthropic 推出了一款新的参与者。
来源: 原创插图
快速摘要
以下是 Claude 代码安全项目的简要概述：
- 人工智能驱动的扫描： 利用先进的人工智能像人类安全研究员一样读取和分析代码，理解组件的交互和数据流。
- 基于推理的检测： 超越模式匹配，识别复杂的漏洞，包括业务逻辑错误和有缺陷的访问控制，而这些是传统工具经常遗漏的。
- 漏洞发现： Claude Opus 4.6 已在开源代码库中发现超过 500 个先前未发现的错误，其中一些隐藏了几十年。
- 人类在环工作流程： 发现经过多阶段的人工智能验证，在仪表板中显示严重性和置信度分数，并需要人工批准所有建议的补丁。
- 有限研究预览： 目前可供企业和团队客户使用，开源维护者可加速访问，确保部署和反馈得到控制。
- GitHub Action 和斜杠命令： 通过 GitHub Action 进行拉取请求分析，以及在 Claude 代码中的 `/security-review` 斜杠命令，无缝集成到开发人员的工作流程中。
人工智能驱动的代码安全黎明
Anthropic 推出了 Claude 代码安全，一款集成到其中的人工智能驱动的代码漏洞扫描器 Claude Code platform. 该工具代表了组织方法的重大转变，从传统的基于模式的扫描转向更智能、更注重上下文的分析，如在 Anthropic’s announcement.
目前，Claude 代码安全处于有限的研究预览阶段，旨在通过识别漏洞和提出有针对性的软件补丁供人工审查来赋能防御团队，如在 Anthropic’s news release. 这一创新来得正是时候，为安全专业人员面临的持久挑战提供了一个潜在的解决方案。
传统安全扫描的挑战
安全团队经常应付海量的软件漏洞和人手不足的问题。传统的静态分析工具 (SAST) 通常是基于规则的，擅长查找已知的模式，如暴露的密码或过时的加密，这一点在 Security Institute’s blog.
然而，这些工具经常会错过更微妙、依赖于上下文的缺陷，例如业务逻辑错误或有缺陷的访问控制，这正是因为它们依赖于预定义的规则，而不是理解代码更深层的意图和交互。应用程序安全的瓶颈历来不是扫描，而是这些漏洞的修复。
Claude 代码安全：一种类似人类的漏洞检测方法
Claude 代码安全之所以与众不同，是因为它像人类安全研究员一样读取和分析代码，正如在 Claude Code Security solutions page. 它理解组件如何交互，跟踪应用程序内的数据流，并检测基于规则的工具所忽略的复杂漏洞。
基于推理的扫描与基于模式的扫描
这种“基于推理的扫描”与 CodeQL 等工具的“基于模式的扫描”形成对比，后者主要将代码与已知的漏洞模式进行匹配。Claude 代码安全弥合了业务逻辑和访问控制中的空白，这是任何固定规则集都无法涵盖的。它超越了简单的模式匹配，而是进行了假设生成，使其能够以新颖的方式探索代码库。
该工具的复杂方法在其发现长期以来逃避检测的问题的能力上显而易见。例如，底层模型 Claude Opus 4.6 在开源代码库中发现了超过 500 个先前未发现的错误，其中一些即使经过专家审查，几十年来也未被注意到，正如在 Anthropic’s research page. :
- Linux 内核 SMB 实现中使用后释放漏洞，这是传统工具忽略的竞争条件。
- OpenSC 中的缓冲区溢出，通过识别经常存在漏洞的函数和导航复杂的代码路径来构造。
- CGIF 中 LZW 压缩的算法级别边缘情况，可能导致缓冲区溢出，而 100% 的分支覆盖率无法检测到。
来源: pngegg.com
Claude Opus 4.6 在开源代码库中令人印象深刻地发现了超过 500 个先前未知的错误，包括 Linux 内核中的使用后释放漏洞。
工作流程和人工监督
Claude 代码安全生成的每个发现都会经过多阶段的验证过程，然后再提交给人工分析师，如在 Anthropic’s news release. Claude 会重新验证自己的发现，以减少误报，这通常是自动化工具的一个主要痛点。这种自我验证过程有助于确保只呈现高质量、可操作的发现。
验证后的发现会显示在 Claude 代码安全仪表板中，其中包含严重性和置信度分数，使团队能够优先处理关键修复。虽然 Claude 会提出补丁，但在获得人工批准之前，不会应用任何补丁；开发人员始终拥有最终决定权。这种“人工干预”的方法确保了人工智能是增强而不是取代人类专业知识，如在 Claude Code Security solutions page.
来源: ksred.com
Claude 代码安全仪表板显示了带有严重性和置信度分数的经验证的发现，帮助团队优先处理关键修复。
关键工作流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 主要分析 | Claude 识别潜在的安全问题。 |
| 人工智能重新分析 | Claude 重新验证自己的发现，以减少误报。 |
| 严重性和置信度 | 发现被分配了严重性和置信度分数。 |
| 仪表板展示 | 显示经验证的发现和建议的补丁。 |
| 人工批准 | 所有建议的补丁在实施前都需要人工审查和批准。 |
测试和能力
Anthropic 的 Frontier Red Team 花费了一年多的时间严格测试 Claude 的网络安全能力，正如在 Anthropic’s news release. Claude 参加了夺旗赛，并始终名列前茅，还与 Pacific Northwest National Laboratory 合作以提高其扫描准确性，甚至测试了其防御模拟水处理厂的能力。
这项广泛的研究最终显著提高了网络防御能力。该公司甚至在内部使用 Claude 来审查自己的代码，证明了其在保护系统方面的有效性。
来源: remadeinstitute.org
Claude 的高级网络防御能力是通过广泛的测试和与太平洋西北国家实验室等机构的合作开发的。
Claude 代码中的 `/security-review` 斜杠命令及其 GitHub Action 集成，为开发人员利用这一新功能提供了实际途径。GitHub Action 分析拉取请求中的代码更改是否存在安全漏洞，提供人工智能驱动的、差异感知的扫描和上下文理解，如在 Anthropic documentation. 它检测到多种漏洞，包括注入攻击、身份验证问题、数据泄露、加密问题和业务逻辑错误。
/security-review两用技术和伦理考量
Claude 代码安全的推出（于 2026 年 2 月 20 日发布）引发了关于其潜在影响的讨论，如在 Anthropic’s news release. 虽然它提供了一个强大的防御工具，“人工智能对抗人工智能”的叙述引发了担忧，即用于查找漏洞的相同能力也可能被恶意行为者利用。
Anthropic 承认这些两用风险，并强调严格的使用政策和强大的安全协议。研究预览仅限于企业和团队客户，开源维护者可获得加速访问，用户只能扫描其拥有的代码。Anthropic 还在模型本身嵌入了检测机制，以跟踪潜在的滥用，包括网络特定的探测，以测量模型在生成响应时的激活情况。
这种主动的方法凸显了 Anthropic 对负责任的人工智能开发的承诺，旨在将力量平衡转向防御者，同时减轻潜在的滥用。
常见问题解答
Claude 代码安全可以检测哪些类型的漏洞？
Claude 代码安全旨在检测各种漏洞，包括注入攻击、身份验证和授权问题、数据泄露、加密问题、输入验证缺陷、业务逻辑错误、配置安全问题、供应链风险、代码执行漏洞和跨站脚本 (XSS)。
Claude 代码安全与传统的静态分析工具 (SAST) 相比如何？
与依赖已知漏洞的模式匹配的传统 SAST 工具不同，Claude 代码安全使用基于推理的方法。它像人类研究员一样分析代码，理解组件交互和数据流，以识别 SAST 工具经常遗漏的复杂、依赖于上下文的缺陷和业务逻辑错误。这会产生更少的误报和更详细的解释。
Claude 代码安全是否需要人工监督？
是的，人工监督是 Claude 代码安全工作流程的关键组成部分。虽然 Claude 会识别漏洞并提出补丁，但所有发现都会经过多阶段的人工智能验证过程，并且所有建议的补丁在实施前都需要人工审查和批准。“人工干预”的方法确保了准确性，并允许开发人员做出最终决定。
Claude 代码安全可以用于开源项目吗？
是的，开源维护者可以申请免费、加速访问有限的研究预览。但是，用户只能扫描其拥有的代码或对其拥有明确扫描权的代码，以防止未经授权使用第三方或许可代码。
结论
Claude 代码安全标志着网络安全防御格局的一次重大进化。通过超越模式匹配转向基于推理的扫描，它提供了一个强大的工具，可以识别复杂的、先前未发现的漏洞，甚至可以提出适当的补丁。
虽然这种先进的人工智能工具的两用性需要仔细考虑和强大的保障措施，但 Claude 代码安全代表了将力量平衡向防御者倾斜的共同努力，为整个行业的更安全的代码库铺平了道路。这种由人工智能驱动的方法的便利性和彻底性可能会重新定义应用程序安全实践，并使人类安全专家能够专注于更具战略性和复杂的挑战。